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  • 多媒体数据压缩技术的失真分类?根据解码后数据与原始数据是否完全一致进行分类,压缩方法可被分为有失真编码和无失真编码两大类。有失真压缩法会压缩了熵,会减少信息量,而损失的信息不能再恢复的,因此这种压缩...

    多媒体数据压缩技术的失真分类?

    根据解码后数据与原始数据是否完全一致进行分类,压缩方法可被分为有失真编码和无失真编码两大类。

    有失真压缩法会压缩了熵,会减少信息量,而损失的信息是不能再恢复的,因此这种压缩法是不可逆的。无失真压缩法去掉或减少数据中的冗余,但这些冗余值是可以重新插入到数据中的,因此冗余压缩是可逆的过程。

    无失真压缩是不会产生失真。从信息主义角度讲,无失真编码是泛指那种不考虑被压缩信息性质和压缩技术。它是基于平均信息量的技术,并把所有的数据当作比特序列,而不是根据压缩信息的类型来优化压缩。也就是说,平均信息量编码忽略被压缩信息主义内容。在多媒体技术中一般用于文本、数据的压缩,它能保证百分之百地恢复原始数据。但这种方法压缩比较低,如LZW编码、行程编码、霍夫曼(Huffman)编码的压缩比一般在2:1至5:1之间。

    多媒体数据压缩的两种基本方法是什么?

    从信息论的角度看,压缩就是去掉信息中的冗余,即保留不确定的信息,去除确定的信 息.多媒体技术中常用的数据压缩算法分为两大类:无损压缩和有损压缩.冗余压缩法去掉 或减少数据中的冗余,但这些冗余量是可以重新插人到数据中的,因而不会产生失真.其压 缩效率通常较低 有损压缩则采用一些高效的有限失真数据压缩算法, 大幅度减少多媒体中 的冗余信息,其压缩效率远高于无损压缩.无损压缩.这类方法广泛用于文本数据,程序和 特殊应用场合的图像数据(如指纹图像,医学图像等)的压缩.有损压缩广泛应用于语音,图 像和视频数据的压缩.常见的编码方法可以

    多媒体压缩标准有哪些?

    MPEG标准主要有以下五个,MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7及MPEG-21等。该专家组建于1988年,专门负责为CD建立视频和音频标准,而成员都是为视频、音频及系统领域的技术专家。及后,他们成功将声音和影像的记录脱离了传统的模拟方式,建立了ISO/IEC1172压缩编码标准,并制定出MPEG-格式,令视听传播方面进入了数码化时代。因此,大家现时泛指的MPEG-X版本,就是由ISO(International Organization for Standardization)所制定而发布的视频、音频、数据的压缩标准。

    MPEG标准的视频压缩编码技术主要利用了具有运动补偿的帧间压缩编码技术以减小时间冗余度,利用DCT技术以减小图像的空间冗余度,利用熵编码则在信息表示方面减小了统计冗余度。这几种技术的综合运用,大大增强了压缩性能。

    多媒体数据压缩技术可分为几大类?

    无损压缩编码有损压缩编码通常解码的运算复杂度低于编码.通过比较解码前后数据的是否一致,把数据编码方法分为无损编码和有损编码2类(即无损压缩和有损压缩)前者是解码前后数据完全一致,没有任何失真和偏差.后者有一定程度偏差和失真,但是没多大影响.常见的压缩算法有信息熵编码(主要有行程长度编码,哈夫曼编码和算术编码),通用编码,预测编码,模型法编码等等.无损压缩的算法一般比较复杂,而且一般的算法多为有损算法.考虑文件和图象的重要型,有时可采用无损压缩,但要注意此种压缩压缩比不会很高.

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  • 有损压缩算法

    千次阅读 2019-01-17 17:05:10
    许多有损数据压缩算法开发的数学基础随机过程的研究。 介绍: 当图像直方图相对平坦时,使用无损压缩技术(例如,霍夫曼编码,算术编码,LZW)的图像数据的压缩比较低。对于需要更高压缩比的多媒体应用中的图像...

    由于信息丢失意味着在误差和比特率之间进行一些权衡,我们首先考虑失真度量---例如,平方误差。本文引入了不同的量化器,每个量化器都具有不同的失真行为。许多有损数据压缩算法开发的数学基础是随机过程的研究。

    介绍:

    当图像直方图相对平坦时,使用无损压缩技术(例如,霍夫曼编码,算术编码,LZW)的图像数据的压缩比较低。对于需要更高压缩比的多媒体应用中的图像压缩,通常采用有损方法。在有损压缩中,压缩图像通常与原始图像不同,但在感知上与原始图像近似。为了定量描述近似值与原始数据的接近程度,需要某种形式的失真度量。

    失真测量:

    失真度量是一种数学量,它使用一些失真标准指定近似值与其原始值的接近程度。在查看压缩数据时,很自然地会根据原始数据和重建数据之间的数值差异来考虑失真。 然而,当要压缩的数据是图像时,这样的度量可能不会产生预期的结果。

    例如,如果重建的图像与原始图像相同,只是它被向右移动一条垂直扫描线,那么普通的人类观察者将难以将其与原始图像区分开,因此可以得出结论:失真很小。 然而,当以数字方式执行计算时,由于重建图像的各个像素的大的变化,我们发现大的失真。问题是我们需要一种感知失真的测量,而不是一种更天真的数值方法。然而,对感知扭曲的研究超出了本书的范围。

    在已经定义的许多数值失真度量中,我们提出了图像压缩中最常用的三种。如果我们对平均像素差异感兴趣,则经常使用均方误差(MSE)。 它被定义为

    其中xn,yn和N分别是输入数据序列,重建数据序列和数据序列的长度。

     

     

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  • 多媒体基础

    2013-05-18 17:09:16
    在视频压缩的过程中, I帧帧内图像数据压缩独立帧。而P帧则参考I帧进行帧间图像数据压缩,不是独立帧。在压缩后的视频中绝大多数都P帧,故视频质量主要由P帧表现出来。由于P帧不是独立帧,而只是保存了与...

    在视频压缩的过程中, I帧是帧内图像数据压缩,是独立帧。而P帧则是参考I帧进行帧间图像数据压缩,不是独立帧。在压缩后的视频中绝大多数都是P帧,故视频质量主要由P帧表现出来。由于P帧不是独立帧,而只是保存了与邻近的I帧的差值,故实际上并不存在分辨率的概念,应该看成一个二进制差值序列。而该二进制序列在使用熵编码压缩技术时会使用量化参数进行有损压缩,视频的质量直接由量化参数决定,而量化参数会直接影响到压缩比和码率。 视频质量可以通过主观和客观方式来表现,主观方式就是通常人们提到的视频清晰度,而客观参数则是量化参数或者压缩比或者码率。在视频源一样,压缩算法也一样的前提下比较,量化参数,压缩比和码率之间是有直接的比例关系的。 分辨率的变化又称为重新采样。由高分辨率变成低分辨率称为下采样,由于采样前数据充足,只需要尽量保留更多的信息量,一般可以获得相对较好的结果。而由低分辨率变成高分辨率称为上采样,由于需要插值等方法来补充(猜测)缺少的像素点,故必然会带有失真, I frame :帧内编码帧 又称intra picture,I 帧通常是每个 GOP(MPEG 所使用的一种视频压缩技术)的第一个帧,经过适度地压缩,做为随机访问的参考点,可以当成图象。I帧可以看成是一个图像经过压缩后的产物。 P frame: 前向预测编码帧 又称predictive-frame,通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像,也叫预测帧; B frame: 双向预测内插编码帧 又称bi-directional interpolated prediction frame,既考虑与源图像序列前面已编码帧,也顾及源图像序列后面已编码帧之间的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像,也叫双向预测帧; PTS:Presentation Time Stamp。PTS主要用于度量解码后的视频帧什么时候被显示出来 DTS:Decode Time Stamp。DTS主要是标识读入内存中的bit流在什么时候开始送入解码器中进行解码。 在没有B帧存在的情况下DTS的顺序和PTS的顺序应该是一样的。 IPB帧的不同: I frame:自身可以通过视频解压算法解压成一张单独的完整的图片。 P frame:需要参考其前面的一个I frame 或者B frame来生成一张完整的图片。 B frame:则要参考其前一个I或者P帧及其后面的一个P帧来生成一张完整的图片。 两个I frame之间形成一个GOP,在x264中同时可以通过参数来设定bf的大小,即:I 和p或者两个P之间B的数量。 通过上述基本可以说明如果有B frame 存在的情况下一个GOP的最后一个frame一定是P. DTS和PTS的不同: /sys/class/graphics/fb0 bits_pre_pixel 32 每个像素位數 BPP frame buffer 包含/dev/fb0 /fb1 /fb2 /fb3 一般字幕,广告等都是由frame的堆叠而成

    Q:编解码是以什么为单位进行的? 
    A:在看编码解码的框图的时候,如果你以帧为输入单位来看,可能你会看不懂,所以应该以宏块为输入单位来看,因为编码解码都是以宏块为单位,逐个宏块编解码,然后组合为一帧图像的。这样你就能看明白了。所以个人认为编解码应该是以宏块为单位进行的。

     I帧和P帧的概念比较好懂,B帧的概念有些模糊,只知道加了B帧图像质量会更好,请问对B帧该怎么理解? 
    A: B 帧在 MPEG-4 中有四种参考模式,如果是同时参考前后的画面压缩,则记录的是 和 (前画面 pixel 值 + 后画面 pixel 值)/2 的差值,也就是 和 「前后画面的平均」的差值。所以记录的差值个数和 P 帧一样,只有一个,没有增加。而因为 B 帧位于前后画面的中间,以「前后画面的平均」,也就是「前后画面的中间值」来作为预测数值(预测 B 帧的 pixel 数值为多少?如果有误差,再记录差值),这样这个预测数值会比单独使用前一个画面来预测,更接近目前真正的 B 帧的数值,可想而知,如此所需要记录的差值就会很小甚至可以根本不用记录,所以便可以省下很多的 bits,提高压缩率。 
    除了压缩率以外,B 帧对画质的影响也是有的,因为 B 帧这种参考前后画面的特性,等于有内插(interpolation)的效果,所以可以减少噪讯。 

    片: 一个视频图像可编码成一个或多个片,每片包含整数个宏块(MB),即至少一个MB,最多时每片包含整幅图像的MB。(每片的MB不固定) 
    设片的目的: 
    限制误码的扩散和传播,编码片相互独立 
    某片的预测不能以其他片中的MB做参考 
     
    Q:rdp(user data packet protocol) 和 (rtp)real-time transport protocol有什么区别? 
    A:
    RTP是为了实时传输而在源数据上加了一些时间控制信息 
    UDP只是为了传输数据,udp的包可以加上rtp的头,成为一个rtp的数据包 
    rtp3984 拆分3种包: 
    单一NALU包 
    聚合包 
    分割包 
    经过测试发现,无线网络下,一包大小不能超过1400,只能传QCIF,QP35 

    参数集 
    在以往视频编解码标准中,GOB\GOP\图像头信息是至关重要的,包含这些信息的包的丢失将直接导致与这些信息相关的数据不可用,因此这些标准大都采用了冗余编码技术来保护这些头信息。为解决这些问题,H.264将这些很少变化并且对大量VCL NALU起作用的信息放在参数集中传送。参数集分为两种,即序列参数集sequence parameter set和图像参数集picture parameter set,前者对一系列连续编码图像起作用,后者对连续编码图像序列中的单独图像起作用。VCL NALU通过标识位来指定它所参考的参数集。为适应多种网络环境,参数集可以带内传送,也可以采用带外方式传送

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  • 由于目前常用的图像、音频等多媒体的信息量巨大,因此必须采用数据压缩技术来存储和传输。数据压缩技术通过对数据进行重新编码来压缩存储,以便减少数据占用的存储空间,在使用时再进行解压缩,恢复数据的原有特性。...

    背景

    由于目前常用的图像、音频等多媒体的信息量巨大,因此必须采用数据压缩技术来存储和传输。数据压缩技术通过对数据进行重新编码来压缩存储,以便减少数据占用的存储空间,在使用时再进行解压缩,恢复数据的原有特性。
    压缩方法主要由有损压缩和无损压缩。有损压缩是指压缩过程中可能会丢失数据信息;无损压缩是指压缩存储数据的全部信息,保证解压后的数据不丢失。哈夫曼编码是一种无损压缩技术。

    基本概念

    1. 结点间路径:从一个结点到另一个结点所经过的结点序列
    2. 结点路径长度:从根结点到结点的路径上的边数
    3. 结点的权值:人为赋予结点的一个具有某种实际意义的值(例:可以为某个数出现的频数等)
    4. 结点的带权路径长度:结点的权值和结点的路径长度的乘积
    5. 树的带权路径长度:树的叶节点的带权路径长度之和(WPL)
    6. 最优二叉树:指n个带有权值的叶子结点作为二叉树, 构造出的具有最小带权路径长度的二叉树,即哈弗曼树

    特点

    1. 权值大的,路径短,权值小的,路径大;
    2. 只有度为0(叶子结点)和度为2(分支结点)的结点,不存在度为1的结点

    核心思想

    由给定的n个结点作为根结点构成森林,依次选取其中权值最小的两个根结点作为左右子结点,并向上合并构成其父节点。将该父节点加入森林,并同时删除已选中的两个子结点。重复抽取,直到森林中只有一颗树为止。

    1. 初始化:由给定n个具有确定权值的树构成森林,森林中的每个树只有根结点,即{w1,w2,w3,…,wn},其中wi为权值
    2. 选取与合并:从森林中选取权值最小的两个树,分别作为左右子树从而构成一个新的树,新树的根结点权值为这两个左右子树的权值之和
    3. 添加与删除:从森林中删除选出的两个树,同时加入新生成的树
    4. 重复:继续循环(2)(3)步骤,知道只剩一个树为止,即为哈弗曼树

    存储结构

    1. 设置长度为2n-1的数组(n为森林中根结点个数,最多具有2n-1个结点)
    2. 以链表结构构造哈夫曼结点

    实现代码

    public class HuffmanTree {
    	private class HuffmanNode{
    		public int weight;//哈夫曼结点的权重
    		public boolean flag;//标记是否已经进入哈弗曼树
    		public HuffmanNode lchild,rchild,parent;//保存当前节点的左右孩子结点及双亲结点
    		
    		HuffmanNode(){
    			this(0);
    		}
    		
    		HuffmanNode(int weight){
    			this.weight = weight;
    			flag = false;
    			lchild = rchild = parent = null;
    		}
    		
    	}
    	
    	/**
    	 * 根据根结点权值数组构建哈夫曼树
    	 * @param w	所有结点的权值构成的数组
    	 */
    	public HuffmanTree(int[] w) {
    		int l = w.length;
    		int n = 2 * l - 1;// 哈夫曼结点数
    		HuffmanNode[] node = new HuffmanNode[n];
    		for(int i=0;i<n;i++) 
    			node[i] = new HuffmanNode(w[i]);//初始化森林
    		for(int i=l;i<n;i++) {
    			HuffmanNode m1 = selectMin(node,i);
    			m1.flag = true;
    			HuffmanNode m2 = selectMin(node,i);
    			m2.flag = true;
    			node[i].lchild = m1;
    			node[i].rchild = m2;
    			node[i].weight = m1.weight + m2.weight;
    			m1.parent = node[i];
    			m2.parent = node[i];
    		}
    	}
    	/**
    	 * 从哈夫曼结点数组中选取权值最小的结点
    	 * @param node 保存哈夫曼结点的数组
    	 * @param len 数组的长度
    	 * @return
    	 */
    	private HuffmanNode selectMin(HuffmanNode[] node, int len) {
    		int min = 0;
    		for(int i=1;i<len;i++) {
    			if(!node[i].flag&&(node[i].weight<node[min].weight))
    				min = i;
    		}
    		return node[min];
    	}
    	
    	/**
    	 * 构建哈夫曼编码
    	 * @param node 哈夫曼结点数组
    	 * @param n 数组长度
    	 * @return
    	 */
    	public int[][] HuffmanCode(HuffmanNode[] node, int n){
    		int[][] HuffmanCode = new int[n][n];
    		for(int i=0;i<n;i++) {
    			int k = n-1;
    			HuffmanNode t = node[i],p = t.parent;
    			for(;p!=null;p=p.parent) {
    				if(p.lchild == t)
    					HuffmanCode[i][k--] = 0;
    				else
    					HuffmanCode[i][k--] = 1;
    			}
    		}
    		
    		return HuffmanCode;
    	}
    }
    
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多媒体数据压缩过程是编码